Claudio Aldana,美国华盛顿州西雅图的开发者
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Claudio Aldana

Verified Expert  in Engineering

SharePoint Developer

Location
Seattle, WA, United States
Toptal Member Since
September 12, 2018

Claudio是一位专注于业务成果的经验丰富的IT专家, 还有扎实的工程背景. 他运用数据科学来优化客户满意度, product personalization, and customer churn. Claudio也是一名认证的SharePoint专家,曾与微软的知名客户合作过, helping them to maximize security, performance, and usability.

Portfolio

Halma — GS
Azure Active Directory, SharePoint 365
大型软件公司(美国雷德蒙德)
Machine Learning, C#, R, Python
Harvard University
Scikit-learn, Python, Jupyter Notebook

Experience

Availability

Part-time

Preferred Environment

SharePoint 365, Windows PowerShell, Python 3,机器学习,SharePoint

The most amazing...

...project was redesigning the security of a complex SharePoint solution; it allowed the customer to streamline their operations and lower cost.

Work Experience

SharePoint Architect

2019 - 2019
Halma — GS
  • 重新设计并支持Halma SharePoint安全性—从昂贵且繁琐的设计迁移到基于Azure Active Directory安全组的可扩展设计.
  • 排除跨多个站点、外部和内部用户和页面的复杂安全问题.
  • 配合豪迈内部资源,保证工作顺利过渡.
技术:Azure Active Directory, SharePoint 365

Data Scientist

2015 - 2018
大型软件公司(美国雷德蒙德)
  • Identified a reseller’s product bundles had a high level of customer churn; recommended certain modifications for the reseller offerings which resulted in a 5% reduction in churn rate.
  • 建立的倾向模型是营销活动的基础,并产生了数百万美元的新经常性收入.
  • 使用我的用户细分模型和功能推荐进行实验,结果提高了实验组的用户粘性.
  • 设计并开发了一个快速创建的工具, test, 并为SMB Office 365订户实施端到端客户流失预测模型.
  • 开发了一种基于命令序列共现的Excel命令正在申请专利的聚类方法. 该算法允许产品团队对功能和客户进行分类.
  • 根据Office的熟练程度编写了一个高效的算法来划分用户. 管道处理数tb的点击流数据. 还证明了熟练程度的提高是订阅续订的驱动因素.
  • Constructed an in-application recommender for Office client; the model is based on a user’s level of proficiency, used and unused commands, 用户和命令之间的相似性.
  • Identified and quantified biases of a Network Promoter Score survey for Outlook compared with other office apps; used machine learning techniques which identified drivers of NPS and quantified the prevalence across different populations. 并提出了一种测量和纠正偏差的方法.
  • 参加微软机器学习社区组织的多次黑客马拉松. 更多信息可以在我的作品集里找到.
技术:机器学习,c#, R, Python

Teaching Asistant

2013 - 2016
Harvard University
  • 2013年担任助教, 2014 the data science course; grading coursework and mentoring students.
  • Assisted and taught in 2017 the machine learning course; grading coursework and mentoring students.
  • 开发了带有教学示例和示例代码的Python笔记本,以便学生可以轻松地吸收线性回归等主题, bias vs variance concept, cross-validation, and Random Forests.
  • 指导学生完成期末项目,并通过评估项目提案帮助他们取得成功, scheduling follow-up meetings, 还有给项目报告和期末报告评分.
  • 构建了一个使用Docker容器和Hyper-V在Windows平台上安装TensorFlow的指南.
技术:Scikit-learn, Python, Jupyter Notebook

高级SharePoint支持升级工程师

2009 - 2015
大型软件公司(美国雷德蒙德)
  • 处理涉及众多微软技术的最关键和最复杂的客户问题.
  • 分析了大量的产品和博客,并应用了可视化技术来与客户沟通并影响客户执行针对案例解决的操作(实现了许多数据挖掘技术).
  • 显著提高了拉丁美洲企业客户的客户满意度,导致主要合同的续签和扩大.
  • 与产品组合作,解决我在案例故障排除阶段发现的对业务有重大影响的产品错误. The resolution of them, during the scale-up, 改进了西班牙语和葡萄牙语客户的产品本地化.
  • 组建了一个工程师团队来扩展SharePoint Online和OneDrive的语言支持,结果, 西班牙语和葡萄牙语客户满意度显著提高.
技术:WinDbg, c#, Windows Server, SharePoint

Senior Consultant

2006 - 2009
大型软件公司(美国雷德蒙德)
  • Developed that complete business intelligence solution for an important government organization; the solution consisted of three cubes and dashboards supported by SharePoint. 与客户的分析组织合作,了解他们的需求, 最后设计并实现了解决方案.
  • 实施CETS,一个创新的协作执法解决方案,基于SharePoint和 .NET.
  • Worked on the CETS initiative from incubation to final deployment; CETS is a global Microsoft initiative implemented across the world supporting different languages and cultures.
  • 对某大型银行的家庭银行解决方案进行了现代化改造,并对日志系统进行了从同步到异步的重构.
  • 在一家大型矿业公司部署了项目服务器和项目组合服务器.
  • 与主要矿业公司的成员合作,定义正确的指标来监控和衡量项目和项目组合的投资回报率.
  • 为一家大型政府机构设计并编写了InfoPath和SharePoint解决方案.
Technologies: Visual Studio, SQL Server分析服务(SSAS), Microsoft SQL Server, SharePoint, Agile, C#

Co-founder | Software Architect

1997 - 2005
STI S.A. (出售给Soluziona,现为Indra)
  • 在atl2中设计并开发了一个COM+组件.0库、c++和Windows TCP/IP库. 这个异步多线程连接器打开两个套接字来发送和接收事务,并且通过排队的客户机请求来管理负载峰值.
  • 在atl2中设计并构建了一个COM+组件.0库c++允许连接到专有的大型机系统. COM+ Window Service在一个单独的进程中单独管理多个客户端api DLL实例,并通过SQL数据库共享状态.
  • Created domain-specific InterDev design components; specifically, 在Visual 6中开发的设计时间控制.0读取事务定义元数据并生成要调用的代码, parse, and display transaction results.
  • 在Visual Basic 6中设想、设计并编写了一个内容管理平台.0 and ATL 2.0 library C++. 这种简单的模板语言使图形设计人员能够创建简单而有吸引力的页面,而页面内容存储在SQL数据库中.
  • 开发了一个高性能的解决方案,可以直接从雇主的工资单中处理社会保障缴款. 雇主可以通过从他们的银行账户转账来上传、验证和处理付款.
Technologies: Windows, COM+, ASP

客户流失培训和预测管道

我设计并开发了一个快速创建的工具, test, 并实现端到端的客户流失预测模型.

多次参加机器学习黑客马拉松

我参加了微软机器学习社区组织的多次黑客马拉松.

·用于预测Xbox 360客户升级概率的二元分类器.
·预测用户属性(性别)的二元分类器, income, 等)基于BING搜索关键词.
·基于未经编辑的客户描述,用于预测新的Office365支持案例路由的文本分类器.
·一个二元分类器,用于预测显示添加点击的预期概率.

Customer Segmentation for Office

我开发了一种算法,根据使用Office的熟练程度得分对数百万用户进行细分. 我还证明了熟练程度分数的提高与订阅续订呈正相关.

办公室指挥推荐系统

利用协同过滤技术,我开发了一个Office命令推荐系统.

NPS Sample Bias Analysis

我发现并量化了网络推广评分(Network Promoter Score)调查中Outlook与其他办公应用的偏差. Using machine learning techniques, 我确定了NPS的驱动因素,并量化了它们在不同应用中的流行程度, 这样我就可以估计由于样本偏差造成的分数差异了. 我还提出了一种测量和纠正偏差的方法.

政府SharePoint和Power BI解决方案

我为一家大型政府机构开发了一个完整的商业智能解决方案. 该解决方案由SharePoint支持的三个多维数据集和仪表板组成. 我与客户的分析组织合作,了解他们的需求,设计并实现解决方案.

Languages

Python, SQL, Python 3, R, UML, c++, C, Java, c#

Libraries/APIs

SciPy, Scikit-learn, NumPy, PySpark, Caret, Ggplot2, Spark ML

Tools

Microsoft PowerPoint, Excel 2016, Git, GitHub, Microsoft Power BI, Spark SQL, Plotly, Tableau Desktop Pro, Spyder, WinDbg, Visual Studio, IBM Rational Rose

Paradigms

Data Science, Agile, COM+

Platforms

SharePoint, Windows Server, Jupyter Notebook, Visual Studio 2016, RStudio, Amazon Web Services (AWS), Windows, SharePoint 365

Other

Machine Learning, Software Development, Technical Product Management, Tableau Server, Software Engineering

Frameworks

Spark, ASP, Windows PowerShell, Ruby on Rails 3

Storage

Microsoft SQL Server, Azure Active Directory, SQL Server分析服务(SSAS), SQL Server 2008, MySQL, Amazon S3 (AWS S3)

2011 - 2016

信息技术文学硕士学位

美国马萨诸塞州剑桥市哈佛大学

2005 - 2006

Master's Degree in Business

ESE商学院-圣地亚哥,智利

1989 - 1996

Bachelor's Degree in Engineering

教皇大学Católica智利圣地亚哥,智利

1989 - 1996

Master's Degree in Engineering

教皇大学Católica智利圣地亚哥,智利

JANUARY 2017 - PRESENT

Deep Learning

Deeplearning.ai via Coursera

FEBRUARY 2015 - PRESENT

Data Science

Harvard University

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